• 한국지형학회지
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• 제19권1호
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• pp.17-27
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• 2012

해안사구는 사빈과의 상호작용을 통하여 해안경관을 안정시키고 배후지를 방어한다. 때때로 태풍이 통과할 때 사구가 침식되기도 하지만, 시간이 지나면 원래의 지형을 회복한다. 2010년 9월초에 발생한 태풍 곤파스는 많은 비를 동반하며 폭풍과 파고를 증가시켜 해안지역에 수위를 상승시켰다. 이로 인해, 서해안에 분포하는 사구들이 피해를 입었다. 하지만 침식이나 회복과정은 전안과 사구전면부의 경사, 모래의 공급량, 식생, 바람, 인간의 간섭 등 해빈-사구를 둘러싼 환경에 따라 차이가 있었다. 어떤 사구들은 겨울철 풍성활동에 의해 원래의 단면을 회복했지만, 어떤 사구들은 점점 더 육지 쪽으로 후퇴하였다. 곰솔림이 조성된 해안사구는 초본피복사구에 비해 회복이 더딘 것으로 나타났다. 또한 인공호안이 설치된 사구는 그렇지 않은 사구에 비해 더 심하게 침식되고 덜 회복되었다. 태풍 통과 이후의 조사결과, 모래의 이동과정이 침식된 사구 지형회복에 가장 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 따라서 태풍에 의한 침식극복을 비롯하여, 사구의 효과적인 관리를 위해서는 지형학적 관점에서 사빈과 사구의 상호작용을 적절하게 평가해야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1545-1553
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• 2018

2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.

• 한국습지학회지
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• 제17권2호
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• pp.124-129
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• 2015

하천의 복원을 위한 기초자료로 사용하고자 인간의 간섭에 의한 훼손이 없거나 적은 10개의 자연하천을 군집생태학적 방법으로 조사하여 통계적으로 분석하였다. 그 결과 신갈나무군락과 소나무군락, 사시나무군락, 굴참나무군락, 산벚나무군락 등 총 29개의 식물군락으로 확인되었다. 하천식생은 계곡 계반림과 하변림으로 나누어졌다. 계곡 계반림은 경사가 급하고 물에 의한 영향이 적어 경목림이 우점하였고, 하변 연목림은 버드나무류로 대변되었다. 하천 선택시 자연성이 기준이 되어 인간의 간섭이 많은 하류보다 중 상류에 위치한 조사지가 많았고, 그에 따라 출현군락의 92%(44 plot)는 경목림이었고, 8%(4 plot)는 연목림이었다. 전층을 이용한 PCA 분석에서는 신갈나무군락 그룹과 산벚나무군락 그룹, 소나무군락 그룹, 산벚나무군락과 소나무군락 혼합 그룹, 기타군락 그룹으로 크게 5개의 그룹으로 나누어졌다. 교목층을 이용한 PCA 분석은 신갈나무군락 그룹, 산벚나무군락 그룹, 기타군락 그룹으로 크게 3개의 그룹으로 나누어졌다. 하천변에 출현한 식물군락은 경목림과 연목림으로 나누어졌으며, 이를 통해 하천제방권 및 고수위권은 신갈나무, 소나무, 사시나무, 굴참나무와 산벚나무 등의 종을 식재하는 것이 적합하고, 고수부지권 및 저수위권은 버드나무속 식물을 식재하는 것이 적합할 것으로 판단된다. 식재될 목본에 따른 초본의 선택은 통계분석에서 같은 그룹에 속해있고, 높은 빈도로 출현하는 종으로 하는 것이 적합하다고 판단된다.